【摘 要】
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智能汽车作为解决交通安全、节能和环保等问题的解决方案,是汽车产业发展的重要方向。感知系统作为智能汽车获取外界信息的起点,它能够感知周围环境信息,为智能汽车的决策系统提供信息。激光雷达相较其他车载传感器具有分辨率高、抗干扰能力强等优点,被广泛应用在智能汽车中。本文选用Velodyne公司开发的VLP-16激光雷达作为采集设备,实现高速公路场景下三维点云的障碍物识别,具体研究内容如下:1.搭建了智能汽
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智能汽车作为解决交通安全、节能和环保等问题的解决方案,是汽车产业发展的重要方向。感知系统作为智能汽车获取外界信息的起点,它能够感知周围环境信息,为智能汽车的决策系统提供信息。激光雷达相较其他车载传感器具有分辨率高、抗干扰能力强等优点,被广泛应用在智能汽车中。本文选用Velodyne公司开发的VLP-16激光雷达作为采集设备,实现高速公路场景下三维点云的障碍物识别,具体研究内容如下:1.搭建了智能汽车实车测试平台,详细了解激光雷达的结构、工作原理及其数据结构,完成了VLP-16原始数据到点云的转化。并对点云进行合理裁剪,减少后续算法的处理负担。2.点云数据量大且存在一些噪声点云,所以对原始点云进行了去噪、降采样等操作。实现了基于RANSAC算法和直通滤波融合的地面点云去除,在路面存在起伏度的情况下该方法具有良好的效果,提高了障碍物聚类的准确性。3.探讨了基于密度和距离的聚类方法,为了快速索引点云数据,利用PCL建立K-D树数据结构。改进了基于欧氏距离的聚类分割方法,通过设定相应的阈值提高聚类的准确性。比较了三种建立矩形包围框的方法,通过点云簇凸包法建立起了障碍物聚类的最小矩形包围盒,并对障碍物进行简单的分类。4.在车辆目标识别方法中利用了Apollo开源模型,将点云投影为2.5D栅格图进行障碍物识别,提高了运算效率,保证了识别系统的实时性。在ROS系统下编写相关功能包,验证了方法的可行性和有效性,并通过实验反馈的结果开发相关节点以提高识别的准确性。
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